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CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Universal Optimality and Robust Utility Bounds for Metric Differential Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Natasha Fernandes; Annabelle McIver; Catuscia Palamidessi; Ming Ding
Veröffentlicht in: IEEE 35th Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2022, ISBN 978-1-6654-8417-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf54842.2022.9919647

Poster: Protection against Source Inference Attacks in Federated Learning using Unary Encoding and Shuffling (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andreas Athanasiou, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Proceedings of the 2024 on ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2025, Seite(n) 5036-5038
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3658644.3691411

On the Impossibility of non-Trivial Accuracy in Presence of Fairness Constraints (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Carlos Pinzón; Catuscia Palamidessi; Pablo Piantanida; Frank Valencia
Veröffentlicht in: 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2022
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence
DOI: 10.1609/aaai.v36i7.20770

Causal Discovery for Fairness

Autoren: Binkytė-Sadauskienė, Rūta; Makhlouf, Karima; Pinzón, Carlos; Zhioua, Sami; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, 2023
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research

Identifiability of Causal-based ML Fairness Notions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Makhlouf, Karima; Zhioua, Sami; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: IEEE International Conference on Frontiers of Artificial Intelligence and Machine Learning (FAIML), 2022, ISSN 2472-7555
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cicn56167.2022.10008263

Analyzing the Shuffle Model Through the Lens of Quantitative Information Flow (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jurado, Mireya; Gonze, Ramon, Goncalves; Alvim, Mário, S; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Proceedings of the IEEE 36th Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf57540.2023.00033

Membership Inference Attacks via Adversarial Examples

Autoren: Jalalzai, Hamid; Kadoche, Elie; Leluc, Rémi; Plassier, Vincent
Veröffentlicht in: Trustworthy and Socially Responsible Machine Learning (NeurIPS workshop), 2022
Herausgeber: OpenReview.net

Generalized Iterative Bayesian Update and Applications to Mechanisms for Privacy Protection (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ehab ElSalamouny, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: 2020 IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), 2020, Seite(n) 490-507, ISBN 978-1-7281-5087-1
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/eurosp48549.2020.00038

A Formal Information-Theoretic Leakage Analysis of Order-Revealing Encryption (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mireya Jurado; Catuscia Palamidessi; Geoffrey Smith
Veröffentlicht in: IEEE 34th Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2021, ISBN 978-1-7281-7607-9
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf51468.2021.00046

Modern Applications of Game-Theoretic Principles (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Palamidessi, Catuscia; Romanelli, Marco
Veröffentlicht in: CONCUR 2020 - 31st International Conference on Concurrency Theory, Sep 2020, Vienne / Virtual, Austria., Ausgabe 171, 2020, Seite(n) 4:1--4:9
Herausgeber: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fur Informatik
DOI: 10.4230/lipics.concur.2020.4

On the Utility Gain of Iterative Bayesian Update for Locally Differentially Private Mechanisms (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Héber H. Arcolezi; Selene Cerna; Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: "DBSec 2023 - 37th IFIP Annual Conference on Data and Applications Security and Privacy, Vijay Atluri; Anna Lisa Ferrara, Jul 2023, Sophia Antipolis, France. pp.165-183, ⟨10.1007/978-3-031-37586-6_11⟩", 2023, ISBN 978-3-031-37585-9
Herausgeber: Springer-Verlag
DOI: 10.1007/978-3-031-37586-6_11

On the duality of privacy and fairness (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Alvim, Mário, S.; Fernandes, Natasha; Nogueira, Bruno, D; Palamidessi, Catuscia; Silva, Thiago, V A
Veröffentlicht in: International Conference on AI and the Digital Economy (CADE 2023),, 2023, ISBN 978-1-83953-959-6
Herausgeber: IET
DOI: 10.1049/icp.2023.2563

DOCTOR: A Simple Method for Detecting Misclassification Errors (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Granese, Federica; Romanelli, Marco; Gorla, Daniele; Palamidessi, Catuscia; Piantanida, Pablo
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021, Virtual event, United States, Ausgabe 34, 2021, ISSN 1049-5258
Herausgeber: Curran Associates Inc. (Printed version) and Neural Information Processing Systems (Online version)
DOI: 10.48550/arxiv.2106.02395

Enhanced Models for Privacy and Utility in Continuous-Time Diffusion Networks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Daniele Gorla, Federica Granese, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Theoretical Aspects of Computing – ICTAC 2019 - 16th International Colloquium, Hammamet, Tunisia, October 31 – November 4, 2019, Proceedings, Ausgabe 11884, 2019, Seite(n) 313-331, ISBN 978-3-030-32504-6
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-32505-3_18

Bayes Security: A Not So Average Metric (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Chatzikokolakis, Konstantinos; Cherubin, Giovanni; Palamidessi, Catuscia; Troncoso, Carmela
Veröffentlicht in: Proceedings of the IEEE 36th Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf57540.2023.00011

Estimating g-Leakage via Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Marco Romanelli, Konstantinos Chatzikokolakis, Catuscia Palamidessi, Pablo Piantanida
Veröffentlicht in: Proceedings of the 2020 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2020, Seite(n) 697-716, ISBN 9781450370899
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3372297.3423363

Local Methods for Privacy Protection and Impact on Fairness (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: CODASPY '23: Proceedings of the Thirteenth ACM Conference on Data and Application Security and Privacy, 2023, ISBN 9798400700675
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3577923.3587263

On the Application and Impact of differential privacy and Fairness in Ambulance Engagement Time Prediction

Autoren: Cerna, Selene; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: ICLR 2023 - The First Tiny Papers Track at ICLR 2023, 2023
Herausgeber: OpenReview.net

MEAD: A Multi-Armed Approach for Evaluation of Adversarial Examples Detectors (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Granese, Federica; Picot, Marine; Romanelli, Marco; Messina, Francisco; Piantanida, Pablo
Veröffentlicht in: "ECML PKDD 2022 - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2022, Grenoble, France. ⟨10.1007/978-3-031-26409-2_18⟩", 2022, ISBN 978-3-031-26408-5
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-26409-2_18

Optimal Obfuscation Mechanisms via Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Marco Romanelli, Kostantinos Chatzikokolakis, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: 2020 IEEE 33rd Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2020, Seite(n) 153-168, ISBN 978-1-7281-6572-1
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf49147.2020.00019

Group Privacy for Personalized Federated Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Galli, Filippo; Biswas, Sayan; Jung, Kangsoo; Cucinotta, Tommaso; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Proceedings of the 9th International Conference on Information Systems Security and Privacy - ICISSP, 2023, 2023
Herausgeber: SciTePress
DOI: 10.5220/0011885000003405

Tight differential privacy blanket for shuff model (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Biswas, Sayan; Jung, Kangsoo; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: CADE 2022 - Competitive Advantage in the Digital Economy, 2022, ISBN 978-1-83953-742-4
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1049/icp.2022.2041

An Incentive Mechanism for Trading Personal Data in Data Markets (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sayan Biswas, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Theoretical Aspects of Computing – ICTAC, 2021, ISBN 978-3-030-85314-3
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-85315-0_12

Obfuscation Padding Schemes that Minimize Rényi Min-Entropy for Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Simon, Sebastian; Petrui, Cezara; Pinzón, Carlos; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: "International Conference on Information Security Practice and Experience, Aug 2023, Coppenhagen, Denmark. pp.74-90, ⟨10.1007/978-981-99-7032-2_5⟩", 2023, ISBN 978-981-99-7031-5
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-981-99-7032-2_5

Causal Discovery Under Local Privacy

Autoren: Ruta Binkyte, Carlos Antonio Pinzón, Szilvia Lestyán, Kangsoo Jung, Héber Hwang Arcolezi, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 236, 2024, ISSN 2640-3498
Herausgeber: PMLR

On the (Im)Possibility of Estimating Various Notions of Differential Privacy (short paper)

Autoren: Gorla, Daniele; Jalouzot, Louis; Granese, Federica; Palamidessi, Catuscia; Piantanida, Pablo
Veröffentlicht in: Proceedings of the 24th Italian Conference on Theoretical Computer Science, Ausgabe 3587, 2023, Seite(n) 219--224
Herausgeber: CEUR-WS.org

Multi-Freq-LDPy: Multiple Frequency Estimation Under Local Differential Privacy in Python (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Héber H. Arcolezi; Jean-François Couchot; Sébastien Gambs; Catuscia Palamidessi; Majid Zolfaghari
Veröffentlicht in: Computer Security - ESORICS 2022: 27th European Symposium on Research in Computer Security, 2022, ISBN 9783031171420
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-17143-7_40

A Systematic and Formal Study of the Impact of Local Differential Privacy on Fairness: Preliminary Results (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karima Makhlouf, Tamara Stefanović, Héber H. Arcolezi, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: 2024 IEEE 37th Computer Security Foundations Symposium (CSF), 2024, Seite(n) 1-16, ISBN 979-8-3503-6203-9
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/csf61375.2024.00039

Impact of sampling on locally differentially private data collection (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Biswas, Sayan; Cormode, Graham; Maple, Carsten
Veröffentlicht in: Proceedings of the Eight Conference on Competitive Advantage in the Digital Economy (CADE), 2022
Herausgeber: IET
DOI: 10.1049/icp.2022.2042

(Local) Differential Privacy has NO Disparate Impact on Fairness (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Héber H. Arcolezi; Karima Makhlouf; Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Data and Applications Security and Privacy (DBSec 2023), 2023, ISBN 978-3-031-37585-9
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-37586-6_1

Frequency Estimation of Evolving Data Under Local Differential Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Arcolezi, Héber Hwang; Palamidessi, Catuscia; Pinzón, Carlos; Gambs, Sébastien
Veröffentlicht in: EDBT 2023 - 26th International Conference on Extending Database Technology, 2023
Herausgeber: OpenProceedings.org
DOI: 10.48786/edbt.2023.44

Leveraging Adversarial Examples to Quantify Membership Information Leakage (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ganesh Del Grosso; Hamid Jalalzai; Georg Pichler; Catuscia Palamidessi; Pablo Piantanida
Veröffentlicht in: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022, ISBN 978-1-6654-6947-0
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52688.2022.01015

PRIVIC: A privacy-preserving method for incremental collection of location data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Biswas, Sayan; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 2024, ISBN 978-3-031-26408-5
Herausgeber: De Gruyter
DOI: 10.56553/popets-2024-0033

Understanding and optimizing the trade-off between privacy and utility from a foundational perspective

Autoren: Biswas, Sayan
Veröffentlicht in: https://hal.science/tel-04407120, Ausgabe 11, 2023
Herausgeber: Institute Polytechnique de Paris

Towards Securing Machine Learning Algorithms

Autoren: Granese, Federica
Veröffentlicht in: 2023, ISBN 978-3-031-26408-5
Herausgeber: Institute Polytechnique de Paris

Exploring fairness and privacy in machine learning

Autoren: Pinzón, Carlos
Veröffentlicht in: https://hal.science/tel-04407152, 2023
Herausgeber: Institut Polytechnique de Paris

Leakage of Sensitive Data from Deep Neural Networks

Autoren: Del Grosso, Ganesh
Veröffentlicht in: https://hal.science/tel-04407131, 2023
Herausgeber: Institte Polytechnqiue de Paris

Advancing Ethical AI: Methods for fairness enhancement leveraging on causality and under privacy constraints

Autoren: Ruta Binkyte
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Institute Polytechnique de Paris

Securing Machine Learning Algorithms

Autoren: Granese, Federica
Veröffentlicht in: https://hal.science/tel-04407139, Ausgabe 1, 2023
Herausgeber: Institut Polytechnique de Paris

Tight Differential Privacy Guarantees for the Shuffle Model with k-Randomized Response (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sayan Biswas, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Foundations and Practice of Security, 2024, Seite(n) 440-458, ISBN 978-3-031-57537-2
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-57537-2_27

Establishing the Price of Privacy in Federated Data Trading (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kangsoo Jung, Sayan Biswas, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Protocols, Strands, and Logic, 2021, ISBN 978-3-030-91631-2
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-91631-2_13

Derivation of Constraints from Machine Learning Models and Applications to Security and Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Falaschi, Moreno; Palamidessi, Catuscia; Romanelli, Marco
Veröffentlicht in: "Recent Developments in the Design and Implementation of Programming Languages, 86, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik, pp.11:1-11:20, 2020, OASICS, ⟨10.4230/OASIcs.Gabbrielli.2020.11⟩", Ausgabe 86, 2020, Seite(n) 11:1--11:20
Herausgeber: Schloss Dagstuhl--Leibniz-Zentrum fur Informatik
DOI: 10.4230/oasics.gabbrielli.11

The Science of Quantitative Information Flow (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mário S. Alvim, Konstantinos Chatzikokolakis, Annabelle McIver, Carroll Morgan, Catuscia Palamidessi, Geoffrey Smith
Veröffentlicht in: 2020, ISBN 978-3-319-96131-6
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-319-96131-6

Advancing Personalized Federated Learning: Group Privacy, Fairness, and Beyond (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Filippo Galli; Kangsoo Jung; Sayan Biswas; Catuscia Palamidessi; Tommaso Cucinotta
Veröffentlicht in: https://link.springer.com/journal/42979/volumes-and-issues/4-6, Ausgabe Springer Nature Computer Science, 2023, ISSN 2661-8907
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s42979-023-02292-0

Bounding information leakage in machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Del Grosso, Ganesh; Pichler, George; Palamidessi, Catuscia; Piantanida, Pablo
Veröffentlicht in: Neurocomputing, 2023, ISSN 0925-2312
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.neucom.2023.02.058

Machine learning fairness notions: Bridging the gap with real-world applications (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karima Makhlouf; Sami Zhioua; Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Information Processing and Management, Ausgabe 58, 2021, ISSN 0306-4573
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ipm.2021.102642

Online Sensitivity Optimization in Differentially Private Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Filippo Galli, Catuscia Palamidessi, Tommaso Cucinotta
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 38, 2024, Seite(n) 12109-12117, ISSN 2374-3468
Herausgeber: OJS/PKP
DOI: 10.1609/aaai.v38i11.29099

On the Applicability of Machine Learning Fairness Notions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karima Makhlouf, Sami Zhioua, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Ausgabe 23/1, 2021, Seite(n) 14-23, ISSN 1931-0145
Herausgeber: Association for Computing Machinery
DOI: 10.1145/3468507.3468511

Improving the utility of locally differentially private protocols for longitudinal and multidimensional frequency estimates (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Héber H. Arcolezi, Jean-François Couchot, Bechara Al Bouna, Xiaokui Xiao
Veröffentlicht in: Digital Communications and Networks, Ausgabe 10, 2024, Seite(n) 369-379, ISSN 2352-8648
Herausgeber: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/j.dcan.2022.07.003

On the incompatibility of accuracy and equal opportunity (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Carlos Pinzón, Catuscia Palamidessi, Pablo Piantanida, Frank Valencia
Veröffentlicht in: Machine Learning, Ausgabe 113, 2024, Seite(n) 2405-2434, ISSN 0885-6125
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-023-06331-y

Gender and sex bias in COVID-19 epidemiological data through the lens of causality (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Natalia Díaz-Rodríguez; Rūta Binkytė; Wafae Bakkali; Sannidhi Bookseller; Paola Tubaro; Andrius Bacevičius; Sami Zhioua; Raja Chatila
Veröffentlicht in: Information Processing and Management, Ausgabe Volume 60, Ausgabe 3, 2023, ISSN 0306-4573
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ipm.2023.103276

Enhanced models for privacy and utility in continuous-time diffusion networks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Federica Granese, Daniele Gorla, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: International Journal of Information Security, 2021, ISSN 1615-5262
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10207-020-00530-7

Survey on fairness notions and related tensions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Guilherme Alves, Fabien Bernier, Miguel Couceiro, Karima Makhlouf, Catuscia Palamidessi, Sami Zhioua
Veröffentlicht in: EURO Journal on Decision Processes, Ausgabe 11, 2023, Seite(n) 100033, ISSN 2352-2208
Herausgeber: Elsevier Ltd
DOI: 10.1016/j.ejdp.2023.100033

On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on Fairness (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Makhlouf, Karima; Hwang Arcolezi, Héber; Zhioua, Sami; Brahim, Ghassen, Ben; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Data Mining and Knowledge Discovery, 2024, ISSN 0167-6423
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1007/s10618-024-01031-0

A Halfspace-Mass Depth-Based Method for Adversarial Attack Detection

Autoren: Picot, Marine; Granese, Federica; Staerman, Guillaume; Romanelli, Marco; Messina, Francisco; Piantanida, Pablo; Colombo, Pierre
Veröffentlicht in: Transactions on Machine Learning Research, 2023, ISSN 2380-5382
Herausgeber: OpenReview

BaBE: Enhancing Fairness via Estimation of Latent Explaining Variables (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Binkyte, Ruta; Gorla, Daniele; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: FAccT '24: Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 2024, ISSN 1615-5262
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1145/3630106.3659016

On the Risks of Collecting Multidimensional Data Under Local Differential Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Arcolezi, Héber, H.; Gambs, Sébastien; Couchot, Jean-François; Palamidessi, Catuscia
Veröffentlicht in: Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), 2023, ISSN 2150-8097
Herausgeber: VLDB Endowment
DOI: 10.14778/3579075.3579086

When Causality Meets Fairness: A Survey (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karima Makhlouf, Sami Zhioua, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming, Ausgabe 141, 2024, Seite(n) 101000, ISSN 2352-2208
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4641132

Refinement Orders for Quantitative Information Flow and Differential Privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Konstantinos Chatzikokolakis; Natasha Fernandes; Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Journal of Cybersecurity and Privacy, Ausgabe 1, 2022, ISSN 2624-800X
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/jcp1010004

A logical characterization of differential privacy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Valentina Castiglioni, Konstantinos Chatzikokolakis, Catuscia Palamidessi
Veröffentlicht in: Science of Computer Programming, Ausgabe 188, 2020, Seite(n) 102388, ISSN 0167-6423
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.scico.2019.102388

Differentially private multivariate time series forecasting of aggregated human mobility with deep learning: Input or gradient perturbation? (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Héber Hwang Arcolezi, Jean-François Couchot, Denis Renaud, Bechara Al Bouna, Xiaokui Xiao
Veröffentlicht in: Neural Computing and Applications, Ausgabe 34, 2024, Seite(n) 13355-13369, ISSN 0941-0643
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00521-022-07393-0

Information Leakage Games: Exploring Information as a Utility Function (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Catuscia Palamidessi; Mário Alvim; Yusuke Kawamoto; Konstantinos Chatzikokolakis
Veröffentlicht in: ACM Transactions on Privacy and Security, Ausgabe 25, 2022, ISSN 2471-2566
Herausgeber: ACM
DOI: 10.48550/arxiv.2012.12060

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